用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机

• 作者: 刘叶青 常志勇 谷明涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 半监督学习 最接近支持向量机 分类 在线学习
• 年，卷（期）: 2010,（29）
• 页码范围: 219-220,241
• 分类号: TP18
• 字数: 2038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.29.063

摘要

为了解决当已分类完未标号样本,又有新的未标号样本的半监督学习问题,提出了能用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机.在人工数据和UCI数据集上的实验显示,不因标号数据的增多而提高分类性能,未标号数据基本上不降低其分类性能,因此算法可在线使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘叶青	河南科技大学理学院	19	93	6.0	9.0
2	常志勇	河南科技大学理学院	15	42	5.0	6.0
3	谷明涛		2	2	1.0	1.0